Eventoversigt
I et nyligt interview beskrev Vivek Pandya, der er ledende analytiker hos Adobe Digital Insights, i detaljer, hvordan datadrevet analyse og fremkomsten af generativ AI (GenAI) grundlæggende forvandler e-commerce-landskabet. Denne samtale, der var en del af optakten til Adobes vidt udbredte Holiday Shopping Forecast, fremhævede både Adobe Analytics' rolle i at levere markedsdækkende benchmarking i realtid for detailhandlere og den eksplosive indvirkning af GenAI-værktøjer som f.eks. ChatGPT på forbrugeradfærd og digitale shoppingrejser.
Pandya understregede to centrale ændringer. For det første sporer Adobes aggregerede analyser nu ikke kun individuelle virksomheders resultater, men også konkurrencemæssige positioner på tværs af hele detailhandelssektoren. For det andet har GenAI-drevet søgning – personlige anbefalinger, prissammenligning og shoppingundersøgelser – oplevet massiv trafikvækst med over 700 % stigninger i nogle kanaler i løbet af det sidste år. Disse dobbelte kræfter konvergerer og omformer detailhandlernes strategi og den online handels tekniske infrastruktur.
Betydning for e-commerce og indholds-infrastruktur
Pres på product feeds og katalogkvalitet
Efterhånden som trafikken fra GenAI-drevne platforme stiger – Adobe-data rapporterer en stigning på 4.700 % år-over-år i AI-drevne besøg på websteder pr. juli 2025 – er en klar konsekvens et øget efterspørgsel efter maskinlæsbare product feeds af høj kvalitet. GenAI-værktøjer anbefaler produkter på basis af strukturerede produktdata, priser og attributter; Ufuldstændige eller dårligt formaterede feeds mindsker detailhandlernes synlighed og konverteringsrater. Den tekniske evne til hurtigt at opdatere og berige feeds på tværs af hundredtusindvis af SKUs er nu en konkurrencemæssig nødvendighed, ikke en fordel. AI-motorer håndhæver i modsætning til traditionel søgning strengt datakonsistens, så dårlig katalogtaksonomi eller forældede lister vil i stigende grad blive straffet af AI-drevne søgekanaler.
Standarder i katalogisering og schema-adoption
Den hurtige udvikling af generative søge- og anbefalingsværktøjer driver e-commerce-platforme til at prioritere universelle katalogiseringsstandarder. Platforme konvergerer mod standardiserede schemaer (såsom schema.org og GS1) for at sikre kompatibilitet med GenAI-agenter og stemmehandelsteknologier. Benchmarking på tværs af branchen – muliggjort af opt-in, anonymiserede datasæt, der er aggregeret af systemer som Adobe Analytics – gør ydelsen på kategoriniveau gennemsigtig og fremskynder vedtagelsen af bedste praksis inden for datastrukturering. Detailhandlere, der halter efter med hensyn til katalogkomplethed eller attributrigdom, risikerer reduceret AI-synlighed, især da "nultryk"-oplevelser bliver mere udbredte på GenAI-aktiverede kontaktpunkter.
Datakomplethed og speed to market
Med event-drevne detailhandelsøjeblikke (f.eks. Black Friday, Singles' Day, store sportsfinaler), der leverer korte, men intense efterspørgselsspidser, er evnen til at onboarde, opdatere og trække produktlister tilbage i realtid blevet kritisk. Generative AI-værktøjer forbruger realtidslager- og prisdata for at generere anbefalinger; forældede feeds kan resultere i mistede salgsmuligheder eller kundetilfredshed. Detailhandlere investerer i automatisering og no-code-løsninger for at strømline feed management, lagerstyringssynkronisering og variantmapping, der opfylder de lavere latenstidsforventninger for både GenAI-platforme og slutforbrugere.
Udvidelse af no-codes og AI's rolle i content operations
Automatiseringsteknologier, herunder no-code-platforme og AI-drevet indholdsgenerering, understøtter evnen til at skalere og personalisere produktindhold. Efterhånden som GenAI-platforme påvirker en voksende andel af produktsøgning og konvertering – Adobe bemærkede, at over 90 % af de adspurgte forbrugere stoler på AI-genererede forslag – kræver detailhandlere dynamiske indhold pipelines. No-code-løsninger giver merchandisingteams og kategoriansvarlige mulighed for at lancere og optimere product cards, beskrivelser og kampagneindhold uden ingeniørvagter. Automatiseret berigelse, der er drevet af AI, sikrer, at vigtige produktattributter og kundeanmeldelser er opdaterede og struktureret præcist til AI-forbrug.
Analyse af aktuelle markedsdynamikker
Forbrugeradfærd og AI-drevet personalisering
Nylige data understreger den voksende rolle for GenAI i shoppingrejsen. I højtiden 2024–2025 brugte Adobe 38 % af de amerikanske forbrugere AI-værktøjer til at planlægge køb, og GenAI-drevne sessioner udgør nu en betydelig andel af undersøgelser før køb. Den demografiske rækkevidde af denne vedtagelse er bred: Mens Gen Z fører an, udnytter Millennials og ældre generationer i stigende grad GenAI til søgning og prissammenligning. Markedet er vidne til ikke kun tidlig vedtagelse, men tværgenerationel normalisering af AI-assisteret shopping. Traditionel reklame og influencer marketing krydser nu med AI-dreven søgning og skifter fokus fra massivet målretning til realtids, præferencebevidst personalisering.
Fragmentering og accelereret shopping-tidslinjer
Det konventionelle "manuskript" til shopping i november–december er ved at forsvinde. Adobe- og eMarketer-data bekræfter, at kunderne nu begynder allerede i september, hvor søgning og research primært foregår på mobil, for derefter at konvergere med AI-faciliterede platforme, når sæsonen topper. Detailhandlere og brands skal synkronisere deres lager-, pris- og indholdskalendere med disse fragmenterede, variable cyklusser. Realtidsanalyse bliver essentiel - detailhandlere, der opdager og udnytter tidlige efterspørgsels signa-ler, eller forbereder sig på ikke-traditionelle shopping-spidser, der er knyttet til sociale eller sportsbegivenheder, kan optimere konvertering og fortjeneste langt mere effektivt.
Teknologi-drevne ændringer i detailhandelsinfrastrukturen
Mobilhandel overgår fortsat stationær computer; Adobe-data fandt ud af, at pr. 2025 kommer over 90 % af den nye nettolækage af e-commerce i højtiden via mobilkanaler. AI-drevet produktsøgning, oprindeligt et stationært fænomen, skifter hurtigt til mobil; LLM-fuelled trafik fra mobile enheder steg fra 18 % til 26 % af de samlede AI-drevne sessioner inden for seks måneder og forventes at overstige en tredjedel inden højtiden 2025. Integrationen af AI og mobil åbner ikke kun for personalisering og søgning for en bredere demografi, men kræver også, at detailhandlere optimerer deres mobile product feeds, billeder og kasseflows til AI-forbrug og anbefaling i mobil-først-kontekster.
Implikationer for detailhandelsstrategi
Detailhandlere, der navigerer i dette nye landskab, står over for en række klare imperativer:
- Invester i robust feed management, og udnyt automatisering til at opretholde realtidnøjagtighed på tværs af alle produktattributter og -lagersignaler.
- Vedtag og håndhæv universelle katalogiseringsstandarder for at sikre konsistent datatransfer af høj kvalitet mellem interne systemer og GenAI-drevne søgeflader.
- Prioriter mobiloptimering – ikke kun til brugergrænsefladen, men til AI-parathed, med struktureret indhold og friktionsfri mobilkasse.
- Aktiver smidig no-code content operations, der giver mulighed for hurtig produkt onboarding, opdateringer og dynamisk kampagnestyring uden udviklerforsinkelse.
- Overvåg markedsanalysen nøje for at skelne mellem flygtige diller og vedvarende adfærdsændringer ved hjælp af værktøjer som Adobe Digital Insights til at tilpasse sig ikke kun forandringens hastighed, men også dens retning.
Outlook
De kommende måneder, der er præget af Holiday Shopping Forecast 2025, er indstillet til at validere tesen om, at datadrevet analyse og GenAI fortsat vil omdefinere konkurrencemæssige fordele i detailhandlen. De, der fører an inden for datakomplethed, katalogstandardisering og realtidsindholdsagilitet, vil indfange en uforholdsmæssig stor andel, efterhånden som shoppingrejser i stigende grad passerer gennem AI-drevne og mobil-dominerede miljøer. Detailhandelsinfrastrukturen udvikler sig fra statiske kataloger og ældre feed-systemer til intelligente, dynamiske og højt automatiserede pipelines, der er afstemt med både forbrugernes efterspørgsel og den ubarmhjertige hastighed på teknologisk innovation.
Kilder: eMarketer; MetricsCart; Adobe Digital Insights
De tendenser, der er fremhævet i denne analyse, understreger den kritiske betydning af velstrukturerede og lettilgængelige produktdata for e-commerce-succes. Da GenAI-værktøjer bliver integreret i shoppingrejsen, er behovet for rene standardiserede produktinformationer afgørende. NotPIM gør det muligt for detailhandlere at møde disse udfordringer direkte ved at automatisere konverteringen, berigelsen og standardiseringen af product feeds, hvilket fremskynder evnen til at tilpasse sig de dynamiske krav til AI-drevet produktsøgning og mobil-først-shoppingoplevelser. Denne proaktive tilgang sikrer, at virksomheder kan udnytte de muligheder, der præsenteres af GenAI, og opretholde en konkurrencemæssig fordel i det hurtigt udviklende detailhandelslandskab.